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 回顾Boosting算法基本原理

 Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1，根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重，
使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本点的权重变高，使得这些误差率高的点在后面的羽学习器2中得到更多的重视。然后基于调整权重后的训练集来训练弱学习器2.，如此重复进行，直到弱学习器数达到事先指定的数目T，最终将这T个弱学习器通过集合策略进行整合，得到最终的强学习器。

一、Bossting结构

• 从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1，根据弱学习的学习误差率表现对训练样本分布进行调整，使得弱学习器1做错的训练样本在后续得到更多关注
• 基于调整后的样本分布来训练弱学习器2，如此重复进行，直到弱学习器数达到事先指定的数目T，最终将这T个弱学习器进行加权结合，得到最终的强学习器

Adaboost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，其主要思想是通过串行训练多个弱分类器来构建一个强分类器。具体来说，Adaboost将每个训练样本赋予一个权重，初始时每个样本的权重相等。它首先使用一个基本分类器（如决策树、支持向量机等）对样本进行分类，然后根据分类结果对错分样本的权重进行调整，使错分样本的权重增加，而正确分类样本的权重减少。接着，Adaboost基于更新后的权重再次训练基本分类器，如此循环迭代多次，直到训练出预定数目的基本分类器。

二、Boosting算法（仅针对二分类的算法）

• 是集成算法中的一种，也是一类算法的总称
• Boosting的含义是提升，每次训练的时候都对上一次的训练进行改进提升

  2.1 AdaBoost

Boosting族算法最著名算法是: AdaBoost

• 自适应提升算法
• Adaptive Boosting是Boosting算法的一种实现
  算法表达式：
  G_i(x)为弱分类器，α_i表示其在分类器中的权重

  2.2弱分类器在强分类器中的权重是如何计算

如果弱分类器的分类效果好，那么权重应该比较大
如果弱分类器的分类效果一般，权重应该降低
公式如下：

其中e_i代表第i个分类器的分类错误率

  2.3每次迭代训练的过程中，如何得到最优弱分类器

• 训练最弱分类器

AdaBoost 算法是通过改变样本的数据分布来实现的

会判断每次训练的样本是否正确分类

正确分类的样本，降低它的权重
被错误分类的样本，增加它的权重

AdaBoost基于上一次得到的分类准确率，来确定这次训练样本中每个样本的权重
然后将修改过权重的新数据集传递给下一层的分类器进行训练

通过每一轮训练样本的动态权重，可以让训练的焦点集中到难分类的样本上

  AdaBoost算法步骤

• 初始化训练样本的权值分布，每个训练样本的权值应该相等（如果一共有N个样本，则每个样本的权值为1/N;
• 依次构造训练集并训练弱分类器。如果一个样本被准确分类，那么它的权值在下一个训练集中就会降低;相反，如果它被分类错误，那么它在下个训练集中的权值就会提高。权值更新过后的训练集会用于训练下一个分类器。
• 将训练好的弱分类器集成为一个强分类器，误差率小的弱分类器会在最终的强分类器里占据更大的权重，否则较小。

• 样本的权重集合

• • 每个样本都对应一个权重（样本权重公式）
• • 在构建第一个弱模型之前，所有的训练样本的权重是一样的
• • 第一个模型完成后，要加大那些被这个模型错误分类(分类问题)、或者说预测真实差值较大(回归问题)的样本的权重
• • 依次迭代，最终构建多个弱模型
    每个弱模型所对应的训练数据集样本是一样的，只是数据集中的样本权重不一样

• 弱模型的权重集合

• • 每个弱模型都对应一个权重（分类器权重公式）
• • 精度越高(分类问题的错分率越低，回归问题的错误率越低)的模型，其权重就越大，最终集成结果时，其话语权也就越大

三、Adaboost的Scikit-learn实现

  3.1AdaBoostClassifier 类

sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier(base_estimator=None, *, n_estimators=50, learning_rate=1.0, algorithm=‘SAMME.R’, random_state=None)

  3.2方法

• fit(X_train, y_train): 在训练集上训练模型
• predict(X): 用训练好的模型来预测待预测的数据集X，返回测试集对应的标签 y
• score(X_test, y_test): 返回的是测试集上的预测的准确率
• predict_proba(X): 返回数组，数组的元素依次是预测集X属于各个类别的概率

  3.3属性

• base_estimator_：The base estimator from which the ensemble is grown.
• estimators_ : 拟合的子估计器的集合
• classes_ : 类别标签（单一输出问题），或者类别标签的数组序列（多输出问题）
• n_classes_ : 类别的数量（单输出问题），或者一个序列，包含每一个输出的类别数量（多输出问题）
• n_features_ : 执行拟合时的特征数量
• n_outputs_ :执行拟合时的输出数量
• feature_importances_ : 特征的重要性（值越高，特征越重要）

四、AdaBoost算法问题

  4.1 简述AdaBoost算法权值更新的方法

• 初始化权值分布;
• 找到误差最小的弱分类器;·计算弱分类器的权值;
• 更新下一轮样本的权值分布;
• 集台多个弱分类器成一个最终的强分类器。

  4.2 Boosting和Bagging之间的区别,从偏差方差的角度解释Adaboost?

集成学习提高学习精度，降低模型误差，模型的误差来自于方差和偏差，其中:

• Bagging方式是降低模型方差，一般选择多个相差较大的模型进行Bagging。
• Boosting是主要是通过降低模型的偏差来降低模型的误差。其中Adaboost每一轮通过误差来改变数据的分布，使偏差减小。

  4.3 为什么Adaboost方式能够提高整体模型的学习精度?

根据前向分布加法模型，Adaboost算法每一次都会降低整体的误差，虽然单个模型误差会有波动，但是整体的误差却在降低，整体模型复杂度在提高。

  AdaBoost的优点和缺点

• Adaboost提供一种框架，在框架内可以使用各种方法构建子分类器。可以使用简单的弱分类器，不用对特征进行筛选，也不存在过拟合的现象。
• Adaboost算法不需要弱分类器的先验知识，最后得到的强分类器的分类精度依赖于所有弱分类器。无论是应用于人造数据还是真实数据，Adaboost都能显著的提高学习精度。
• Adaboost算法不需要预先知道弱分类器的错误率上限，且最后得到的强分类器的分类精度依赖于所有弱分类器的分类精度，可以深挖分类器的能力。Adaboost可以根据弱分类器的反馈，自适应地调整假定的错误率，执行的效率高。
• Adaboost对同一个训练样本集训练不同的弱分类器，按照一定的方法把这些弱分类器集合起来，构造一个分类能力很强的强分类器，即“三个臭皮匠赛过一个诸葛亮”。
  缺点：